Multifactor model 中 volatility 公式的v square怎么计算呢

嗨，从没放弃的小努力你好：

我先写出详细解答步骤，然后再回答同学0.077的问题。

首先使用回归方程，计算方差的公式，也就是上图的这个公式：已知RM，计算RM的方差。

这个公式贯穿了一二三级的多个科目，既然学到了三级，那么默认我们同学一定是已经理解了。

对于本题，代入数字：

为表达方便，用F1代表CCIRP，用F2代表TELIRP，则得到以下方差计算公式

情景一：correlation =0，已知scirp方差= 0.2704，计算残差的方差。

在公式中，除了末尾的残差的方差未知，其他均已知，我们带入数据：

根据这组数据，我们可以计算出残差的方差

情景二，correlation = 0.25，使用情景一中残差的方差0.0770，计算scirp方差

以上公式我们代入数字进行计算：

+

2*

+

0.0770

= 0.3181

开根号得出标准差：

回到同学的问题：

variance of error的0.077是怎么来的呗

就是上文的情景一，把correlation =0，已知scirp方差= 0.2704，以及其他数据，代入表达式：

计算出来的。

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嗨，从没放弃的小努力你好：

Multifactor model 中 volatility 公式的v square怎么计算呢

同学说的V square就是方差，也就是variance。

variance从两个方式获取：

一是题目直接已知variance。

二是题目已知 standard error（标准差），标准差的平方就是方差。

对于本题，V square，是直接已知的，无需计算。

见Exhibt2中，红色方框的数据。

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